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總覽

Managed Service for Apache Spark 是一項代管 Spark 和 Hadoop 服務，可讓您運用開放原始碼資料工具，執行批次處理、查詢、串流和機器學習工作。透過 Managed Service for Apache Spark 的自動化功能，您可以快速建立及輕鬆管理叢集，並關閉不需要的叢集來節省費用。省下管理作業所需的時間與費用之後，您就能專心處理工作與資料。

這個實驗室改編自「使用 Google Cloud 控制台建立 Managed Service for Apache Spark 叢集」指南。

課程內容

• 建立 Managed Service for Apache Spark 叢集 (已預先安裝 Apache Spark)。
• 提交 Spark 工作。
• 關閉叢集。

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

• 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。

注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始實驗室及登入 Google Cloud 控制台

1. 按一下「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，請在開啟的對話方塊中選取付款方式。右側的「Lab setup and access」面板會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 此實驗室所需的臨時憑證 (使用者名稱和密碼)
   • 完成此實驗室所需的其他資訊 (如有)

   請注意，實驗室計時器位於頁面頂端附近，會顯示剩餘時間。

2. 按一下「Open Google Cloud console」。如果使用 Chrome 瀏覽器，也可以按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源，並開啟另一個分頁，顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗並排開啟分頁。

   注意：頁面顯示「選擇帳戶」對話方塊時，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab setup and access」面板找到「Username」。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab setup and access」面板找到「Password」。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 繼續點按後續頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請按一下「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器，提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權，方便您使用 Google Cloud 資源。

1. 點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」圖示 。

2. 系統顯示視窗時，請按照下列步驟操作：

   • 繼續操作 Cloud Shell 視窗。
   • 授權 Cloud Shell 使用您的憑證發出 Google Cloud API 呼叫。

連線建立完成即代表已通過驗證，而且專案已設為您的 Project_ID：。輸出內容中有一行文字，宣告本工作階段的 Project_ID：

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具，已預先安裝於 Cloud Shell，並支援 Tab 鍵自動完成功能。

3. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶：

gcloud auth list

4. 點按「授權」。

輸出內容：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID：

gcloud config list project

輸出內容：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需 gcloud 的完整說明，請前往 Google Cloud 參閱 gcloud CLI 總覽指南。

將必要的 IAM 角色授予 Compute Engine 服務帳戶

建立叢集之前，您必須先按照下列步驟，將儲存權限指派給服務帳戶：

1. 前往 Google Cloud 控制台，然後依序點選「導覽選單」圖示 >「IAM 與管理」>「身分與存取權管理」。

2. 點選 Compute Engine 預設服務帳戶 ([project-number]-compute@developer.gserviceaccount.com) 的「編輯主體」(鉛筆圖示)。

3. 點選「+ 新增其他角色」。

4. 在「選取角色」部分，搜尋「Storage 管理員」，再從結果中選取該角色。

5. 按一下「儲存」。

工作 1：建立叢集

• 在 Cloud Shell 執行下列指令，建立叢集 (如果出現提示，請點選「Authorize」)：

gcloud dataproc clusters create {{{project_0.startup_script.cluster_name | CLUSTER_NAME}}} \ --region={{{project_0.startup_script.lab_region | REGION}}} \ --zone={{{project_0.startup_script.lab_zone | ZONE}}} \ --master-machine-type=e2-standard-2 \ --master-boot-disk-size=30GB \ --master-boot-disk-type=pd-standard \ --num-workers=2 \ --worker-machine-type=e2-standard-2 \ --worker-boot-disk-size=30GB \ --worker-boot-disk-type=pd-standard

請稍候幾分鐘，等待佈建作業完成。完成後，輸出內容會確認叢集已建立：

Waiting on operation [projects/PROJECT_ID/regions/REGION/operations/OPERATION_ID]. Waiting for cluster creation operation...done. Created [https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/clusters/qlab] Cluster placed in zone [ZONE].

測試已完成的工作

點選「Check my progress」確認目標已達成。

建立叢集。

工作 2：將工作提交至叢集

1. 在 Google Cloud 控制台，依序點選導覽選單圖示 () >「查看所有產品」。在「Analytics」下方，點選「Managed Apache Spark」。

2. 選取「工作」，切換至 Managed Service for Apache Spark 工作檢視畫面：

3. 點選「提交工作」：

4. 設定下列參數的值，其他參數則保留預設設定：

參數	值
區域
叢集
工作類型
主要類別或 jar 檔案
Jar 檔案
引數

5. 按一下「提交」。

您的工作應該會出現在「工作」清單，內含專案的所有工作及其叢集、類型與目前狀態。新的工作會顯示為「執行中」。狀態顯示「成功」之後，即可前往執行後續步驟。

測試已完成的工作

點選「Check my progress」，確認工作已完成。

將工作提交至叢集。

5. 如要查看已完成工作的輸出內容，請在「工作」清單點選工作 ID：

6. 如果不想捲動畫面，請將「換行」設為「啟用」：

您應會看見工作已成功計算出圓周率的概略值！

工作 3：關閉叢集

1. 您可以在「叢集」頁面關閉叢集：

2. 勾選 qlab 叢集旁的核取方塊，然後點選「刪除」：

3. 點選「確認」，確定要刪除叢集。

工作 4：隨堂測驗

您可以透過下列選擇題強化所學，確實掌握本實驗室介紹的概念。盡力回答即可。

恭喜！

您已瞭解如何建立 Managed Service for Apache Spark 叢集、提交 Spark 工作，以及關閉叢集。

後續步驟/瞭解詳情

• 如要進一步瞭解 Managed Service for Apache Spark，請參閱 Managed Service for Apache Spark 說明文件。

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使用手冊上次更新日期：2026 年 5 月 18 日

實驗室上次測試日期：2026 年 4 月 28 日

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